AI 검색 시대, 트래픽 감소는 현실: 2026년 B2B SaaS를 위한 AEO 생존 전략 가이드

📌 빠른 실행 가이드: AI 검색 시대, 지금 당장 무엇을 해야 하나요?

AI 검색으로 인한 트래픽 감소에 대비하고 오히려 기회로 전환하기 위해 다음 단계를 따라 실행하세요:

현실 진단: 귀사의 타겟 고객 중 20% 이상이 AI 검색을 활발히 사용하는지 확인하세요. attribution tool의 'HDYHAU(How Did You Hear About Us)' 데이터에서 LLM 언급이 나타나기 시작했다면, AEO는 이제 필수입니다.
발견 단계: 고객이 AI에게 실제로 어떤 질문을 하는지 파악하세요. Reddit, Quora 등 커뮤니티에서 고객 질문을 수집하고, 경쟁사가 어떤 질문에 답변하며 AI 답변에 인용되는지 추적하세요.
최적화 단계: 백링크 구축보다 고품질의 최신 콘텐츠 생산에 집중하세요. 핵심 답변을 글의 서두에 배치하고, 자연어 형태의 URL을 사용하며, 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하세요.
기술 자동화: JSON-LD 스키마, sitemap.xml, robots.txt를 AI 친화적으로 설정하세요. 온더AI(Onthe AI)와 같은 No-code 솔루션을 활용하면 개발팀 없이도 몇 분 만에 기술 최적화를 완료할 수 있습니다.
성과 측정: 페이지뷰가 아닌 AI 인용률 을 핵심 KPI로 추적하세요. ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 주요 AI 엔진별로 브랜드 인용 현황과 경쟁사 대비 점유율을 정기적으로 모니터링하세요.

서론: AI 검색 시대, '어떻게 들으셨나요?' 질문에 AI가 등장하기 시작했다

AI 검색은 더 이상 미래가 아닙니다. 지금 이 순간, 여러분의 잠재 고객들이 구글이 아닌 ChatGPT에게 질문을 던지고 있습니다.

attribution tool을 사용하는 브랜드 8곳 중 1곳이 '저희를 어떻게 알게 되셨나요?'(HDYHAU) 질문에 대한 답변에서 LLM(대규모 언어 모델)을 언급하는 것을 확인했습니다. 놀라운 점은 이 수치가 2025년 1월 이후 5배 이상 증가했다는 사실입니다.

B2B SaaS 마케터라면 누구나 느끼고 있을 것입니다. 기존의 구글 검색 트래픽이 조금씩 줄어들고 있다는 불안감을. 정성껏 작성한 블로그 포스트가 예전만큼 유입을 가져다주지 못하고, 백링크 구축에 쏟은 리소스 대비 성과가 점점 미미해지고 있다는 현실을.

하지만 이 글을 끝까지 읽는다면, 그 불안감을 명확한 해결책으로 전환할 수 있습니다. AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화) 또는 **GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)**라는 새로운 개념이 바로 그것입니다.

AEO는 AI 검색 시대의 필수 생존 전략입니다. 더 나아가, 경쟁사보다 먼저 시작하는 기업에게는 시장을 선도할 수 있는 기회이기도 합니다.

자주 묻는 질문

Q. AEO와 SEO는 완전히 다른 개념인가요? A. 아니요. AEO는 기존 SEO의 확장 개념입니다. 구글 색인과 기본적인 SEO 원칙은 여전히 중요하지만, AI 검색 시대에는 그것만으로는 충분하지 않습니다. AEO는 AI가 콘텐츠를 이해하고 인용하는 방식에 최적화하는 새로운 레이어를 추가하는 것입니다.

Q. 우리 고객들이 정말 AI 검색을 사용하고 있을까요? A. 타겟 고객의 20% 이상이 AI 검색을 활발히 사용한다면 AEO는 우선순위가 되어야 합니다. 고객 인터뷰, attribution 데이터, 커뮤니티 대화 등을 통해 확인해보세요.

Q. 지금 시작하지 않으면 어떻게 되나요? A. AI 검색으로 인한 발견 경로 변화는 이미 시작되었으며, 측정 가능한 수치로 나타나기 전에 이미 시장 점유율에 영향을 미치고 있습니다. 먼저 움직이는 기업이 AI 답변 내 브랜드 가시성을 선점하게 됩니다.

Q. AEO를 시작하려면 큰 예산이 필요한가요? A. 반드시 그렇지는 않습니다. 콘텐츠 전략 조정과 기술적 최적화의 상당 부분은 기존 리소스로도 시작할 수 있으며, 온더AI 같은 전문 솔루션은 결제 정보 없이 7일 무료 체험으로 시작할 수 있습니다.

새로운 현실: AI는 어떻게 답변을 생성하는가? (Query Fanout의 이해)

AI 검색 엔진이 사용자의 질문에 답하는 방식을 이해하지 못한다면, 아무리 좋은 콘텐츠를 만들어도 AI에게 발견되지 않습니다.

하나의 사용자 프롬프트(질문) 중 89%는 내부적으로 2~3개의 서로 다른 검색 쿼리를 생성하여 정보를 수집합니다. 이 과정을 'Query Fanout(쿼리 팬아웃)' 이라고 합니다.

Query Fanout이란?

예를 들어, B2B SaaS 마케터가 ChatGPT에게 다음과 같이 질문한다고 가정해봅시다:

"B2B SaaS를 위한 최고의 마케팅 자동화 툴은 무엇인가요?"

사용자는 하나의 질문을 던졌지만, ChatGPT는 내부적으로 다음과 같은 여러 개의 검색 쿼리를 실행합니다:

"B2B 마케팅 자동화 툴 비교"
"SaaS 마케팅 자동화 주요 기능"
"마케팅 자동화 툴 가격대"
"B2B SaaS 고객이 선호하는 마케팅 툴"

이렇게 **하나의 프롬프트가 여러 검색 쿼리로 분산(fanout)**되면서, AI는 각 쿼리에 대한 정보를 수집한 후 이를 종합하여 하나의 통합된 답변을 생성합니다.

기존 SEO 전략과의 차이

이것이 왜 중요할까요? 기존의 SEO는 하나의 키워드 에 최적화하는 방식이었습니다. "B2B 마케팅 자동화 툴"이라는 키워드로 구글 1위를 차지하면 트래픽을 가져올 수 있었죠.

하지만 AI 검색 시대에는 다릅니다. 귀사의 콘텐츠가 다양한 각도의 질문(비교, 기능, 가격, 사용 사례 등)에 동시에 답변할 수 있어야 AI가 귀사를 인용할 확률이 높아집니다.

구글 검색 결과와의 중복성

더욱 흥미로운 사실은, ChatGPT가 생성하는 쿼리(Query Fanouts) 결과에 노출되는 도메인과 전통적인 구글 검색 결과(SERP)에 노출되는 도메인은 약 39%의 중복성을 보입니다.

이것이 의미하는 바는 명확합니다:

✅ 구글 색인은 여전히 중요합니다. (39% 중복)
❌ 하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. (61%는 다른 소스)

즉, 구글 SEO에서 1위를 차지하더라도, ChatGPT 답변에는 등장하지 않을 수 있다는 뜻입니다. AI 엔진은 구글과는 다른 기준으로 콘텐츠를 평가하고 선택합니다.

데이터가 말해주는 진실: 왜 당신의 SEO 전략은 더 이상 통하지 않는가?

많은 B2B SaaS 마케터들이 여전히 백링크 구축과 도메인 점수 향상에 막대한 리소스를 쏟고 있습니다. 하지만 데이터는 충격적인 진실을 보여줍니다.

전통적 SEO 지표의 한계

250만 개 이상의 AI 답변과 30억 개의 인용을 분석한 결과, 리퍼링 도메인(Referring Domains), 총 백링크(Total Backlinks), 도메인 점수(Domain Authority)와 같은 전통적인 SEO 지표는 AI 답변 인용률의 단 4~7%만을 설명할 수 있었습니다.

구체적인 수치를 살펴보면:

리퍼링 도메인의 R² 값: 0.066 (6.6%의 인용률만 설명)
총 백링크의 R² 값: 0.044 (4.4%의 인용률만 설명)
** 도메인 점수의 R² 값: 0.009** (0.9%의 인용률만 설명)

이는 통계적으로 거의 무의미한 수준입니다. SEO 지표를 2배로 늘려도, AI 인용률은 25~40% 정도만 증가할 뿐입니다.

나머지 93~96%는 무엇이 결정하는가?

그렇다면 나머지 93~96%의 인용률 은 무엇에 의해 결정될까요?

콘텐츠의 실질적 내용: AI가 질문에 대한 명확한 답변을 찾을 수 있는가?
전문성(Expertise): 콘텐츠가 깊이 있는 인사이트와 데이터를 포함하는가?
최신성(Recency): 콘텐츠가 얼마나 최근에 작성되거나 업데이트되었는가?
구조와 형식: AI가 정보를 쉽게 파싱(parsing)할 수 있도록 구조화되어 있는가?

콘텐츠 유형별 인용률 변화

콘텐츠 유형별 인용률을 8,500개의 인용 데이터를 기반으로 분석한 결과, 놀라운 변화가 발견되었습니다:

콘텐츠 유형	과거 인용률	현재 인용률	변화
블로그/의견 콘텐츠	23%	34.2%	↑ 11.2%p
비교/리스트 콘텐츠	35%	27.3%	↓ 7.7%p
문서/위키	15%	15.8%	→ 0.8%p
상업/스토어	10%	14.8%	↑ 4.8%p
커뮤니티/포럼	13%	5.0%	↓ 8%p
홈페이지	1%	2.2%	↑ 1.2%p

블로그/의견 콘텐츠가 34.2%로 가장 높은 비중 을 차지하며, 기존에 강세였던 비교/리스트 형식(27.3%)을 앞질렀습니다. 이는 AI가 명확한 관점과 전문성을 드러내는 콘텐츠를 선호한다는 것을 보여줍니다.

B2B SaaS 마케터에게 주는 시사점

이러한 데이터가 B2B SaaS 마케터에게 주는 메시지는 명확합니다:

❌ 백링크 구축에 수개월을 투자하는 전략은 더 이상 효율적이지 않습니다.

✅ 고품질의 최신 콘텐츠를 꾸준히 생산하고, 명확한 전문성을 드러내는 것이 AI 검색 시대의 핵심 전략입니다.

이제 구체적으로 어떻게 실행할 수 있는지 4단계 워크플로우를 통해 살펴보겠습니다.

AEO 생존 워크플로우: B2B SaaS 마케터를 위한 4단계 실행 전략

AI 검색 시대에 대응하기 위한 명확한 로드맵이 필요합니다. 다음의 4단계 워크플로우는 AEO를 처음 시작하는 B2B SaaS 마케터도 즉시 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

4단계 AEO 워크플로우:

발견(Discover) - 고객이 AI에게 무엇을 묻는지 파악하라
최적화(Optimize) - AI가 신뢰하고 인용하는 콘텐츠의 조건
자동화(Automate) - 개발자 없이 기술 AEO를 완성하는 방법
측정(Measure) - 'AI 인용률'이라는 새로운 핵심 지표를 추적하라

이 4단계 워크플로우는 복잡해 보일 수 있지만, 온더AI(Onthe AI)는 이 모든 과정을 자동화하여 B2B SaaS 마케터가 핵심 전략에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 각 단계별로 온더AI가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

1단계: 발견 (Discover) - 고객이 AI에게 무엇을 묻는지 파악하라

AEO의 첫 번째 단계는 타겟 고객이 AI에게 어떤 질문을 하는지 파악하는 것입니다. 이는 기존의 키워드 리서치와는 근본적으로 다른 접근법입니다.

키워드 리서치 vs. 질문(Prompt) 리서치

전통적인 키워드 리서치:

"B2B 마케팅 자동화"
"SaaS 마케팅 툴 추천"
"마케팅 자동화 비교"

AI 시대의 질문 리서치:

"우리 회사처럼 리소스가 부족한 스타트업이 마케팅 자동화를 도입하려면 무엇부터 시작해야 할까?"
"HubSpot과 Marketo 중 B2B SaaS에는 어느 것이 더 적합한가요?"
"마케팅 자동화를 도입했는데 전환율이 개선되지 않는 이유는 무엇일까요?"

차이가 보이시나요? 사람들은 AI에게 훨씬 구체적이고 맥락이 풍부한 질문 을 던집니다. 따라서 여러분의 콘텐츠도 이러한 질문에 직접적으로 답변하는 형식으로 작성되어야 합니다.

UGC 플랫폼의 중요성

데이터는 놀라운 사실을 보여줍니다. AI 답변에서 가장 많이 인용되는 소스는 Reddit, YouTube 등 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 플랫폼 입니다.

구체적으로:

Google AI Overviews: YouTube가 6.35%로 1위, Reddit이 2.52%로 2위 인용 소스
Perplexity: Reddit이 5.90%로 1위, YouTube가 3.49%로 2위 인용 소스
ChatGPT: Reddit이 2.87%로 2위, YouTube는 0.04%로 138위

이것이 시사하는 바는 무엇일까요? 고객들이 실제로 나누는 대화와 질문을 분석하는 것이 AI 시대의 핵심 리서치 방법 이라는 것입니다.

실행 체크리스트

커뮤니티 모니터링
- Reddit, Quora, 업계 특화 포럼에서 타겟 고객의 질문을 수집하세요
- 어떤 표현을 사용하는지, 어떤 맥락에서 질문하는지 기록하세요
경쟁사 분석
- 경쟁사가 어떤 질문에 답변하고 있는지 파악하세요
- AI 답변에서 경쟁사가 인용되는 질문 패턴을 분석하세요
내부 데이터 활용
- 영업팀과 고객 성공팀이 자주 받는 질문을 정리하세요
- 고객 인터뷰에서 등장하는 질문과 고민을 문서화하세요
AI 프롬프트 시뮬레이션
- 실제로 ChatGPT, Perplexity 등에 고객이 할 법한 질문을 입력해보세요
- 어떤 소스가 인용되는지, 우리 브랜드는 등장하는지 확인하세요

온더AI의 'AI 엔진별 브랜드 인용률 분석 및 경쟁사 추적' 기능 을 활용하면, 우리 산업군에서 어떤 질문들이 자주 등장하고 경쟁사들이 어떤 질문에 답변하며 인용되고 있는지 손쉽게 파악할 수 있습니다.

2단계: 최적화 (Optimize) - AI가 신뢰하고 인용하는 콘텐츠의 조건

1단계에서 파악한 질문들에 대한 콘텐츠를 작성할 때, AI가 선호하는 특정한 패턴과 원칙이 있습니다. 데이터 분석을 통해 밝혀진 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.

AI가 선호하는 콘텐츠 특징

1) 자연어 형태의 URL

자연어 형태의 URL(Natural Language URLs)은 11.4% 더 많은 인용 을 받습니다.

❌ 나쁜 예: yoursite.com/post-12345
✅ 좋은 예: yoursite.com/how-to-choose-b2b-marketing-automation-tool

URL 자체가 콘텐츠의 내용을 명확히 설명하고, 사람이 읽었을 때 이해할 수 있는 형태여야 합니다.

2) 핵심 답변을 서두에 배치

AI는 페이지의 약 100자 내외의 짧은 스니펫(snippet) 을 스캔하여 정보를 파악합니다. 따라서 핵심 내용을 글의 서두에 명확히 제시하는 것이 중요합니다.

구조 예시:

## [질문]

[직접적인 답변을 2-3문장으로 요약]

[이유와 배경 설명]

[구체적인 방법과 사례]

3) 명확한 질문-답변 구조

콘텐츠를 작성할 때, 하나의 명확한 질문에 직접적으로 답변하는 구조 로 작성하세요.

H2 제목을 질문 형태로 만드세요 (예: "B2B SaaS 스타트업이 마케팅 자동화를 도입할 때 가장 먼저 해야 할 일은?")
각 섹션의 첫 문단에서 해당 질문에 대한 직접적인 답변을 제시하세요
이후 문단에서 근거, 데이터, 사례를 제공하세요

4) 전문성을 드러내는 데이터와 사례

AI는 콘텐츠의 권위와 신뢰성을 평가합니다. 다음 요소들을 포함하세요:

구체적인 수치와 통계
실제 사례 연구
전문가 인터뷰나 인용
1차 리서치 데이터

5) 최신성 유지

앞서 언급했듯이, 상위 인용 콘텐츠의 50%는 13주 미만의 최신 콘텐츠 입니다.

최신성 유지 전략:

분기별로 주요 콘텐츠를 업데이트하세요
게시 날짜를 명확히 표시하세요
"2026년 기준", "최근 데이터에 따르면" 등의 시간 맥락을 포함하세요
업데이트 이력을 콘텐츠 상단에 표시하세요

콘텐츠 작성 체크리스트

작성하기 전:

이 콘텐츠가 답변하는 핵심 질문이 명확한가?
타겟 고객이 실제로 AI에게 던질 법한 질문인가?

작성 중:

URL이 자연어 형태이며 내용을 설명하는가?
첫 100자 내에 핵심 답변이 포함되어 있는가?
각 섹션이 명확한 질문-답변 구조를 따르는가?
구체적인 데이터나 사례가 포함되어 있는가?

작성 후:

게시 날짜가 명확히 표시되어 있는가?
정기적인 업데이트 계획이 수립되어 있는가?
실제로 AI에게 질문을 던져 테스트해보았는가?

온더AI의 'GEO 최적화 콘텐츠 자동 생성' 기능 은 이러한 원칙에 기반하여 AI가 선호하는 구조와 형식의 콘텐츠 초안을 단 5분 만에 생성해 줍니다. 브랜드 가이드라인에 맞춰 톤앤매너도 자동으로 유지됩니다.

3단계: 자동화 (Automate) - 개발자 없이 기술 AEO를 완성하는 방법

훌륭한 콘텐츠를 작성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI 검색 엔진이 여러분의 웹사이트를 효과적으로 크롤링하고 이해할 수 있도록 기술적으로 최적화해야 합니다.

기술 AEO의 핵심 요소

1) JSON-LD 스키마

JSON-LD 스키마는 웹페이지의 콘텐츠를 구조화된 데이터로 AI에게 전달하는 방법입니다. AI는 이를 통해 콘텐츠의 유형(기사, FAQ, 제품 정보 등), 저자, 게시 날짜, 주제 등을 명확히 파악할 수 있습니다.

필수 스키마 유형:

Article 스키마 (블로그 포스트)
FAQPage 스키마 (자주 묻는 질문)
HowTo 스키마 (단계별 가이드)
Organization 스키마 (회사 정보)

2) sitemap.xml

AI 크롤러가 여러분의 모든 콘텐츠를 효율적으로 발견할 수 있도록 최신 상태의 sitemap.xml을 제공해야 합니다.

AEO에 최적화된 sitemap.xml:

콘텐츠의 마지막 업데이트 날짜를 정확히 표시
콘텐츠 우선순위(priority)를 설정하여 중요한 페이지 강조
이미지와 비디오 sitemap 별도 제공

3) robots.txt

AI 크롤러가 접근할 수 있는 영역과 접근하지 말아야 할 영역을 명확히 지정해야 합니다.

주의 사항:

중요한 콘텐츠를 실수로 차단하지 않도록 주의
AI 크롤러별로 다른 정책을 적용할 수 있음 (GPTBot, Google-Extended 등)

마케터에게 가장 큰 장벽: 기술적 복잡성

이러한 기술적 설정은 복잡하고, 개발팀의 지원이 필요한 경우가 많습니다. 특히 B2B SaaS 스타트업의 마케터에게는 다음과 같은 허들이 됩니다:

개발 리소스를 할당받기까지 수주~수개월 소요
기술팀과의 커뮤니케이션 오버헤드
콘텐츠 업데이트 시마다 반복되는 기술 작업
테스트와 검증의 어려움

No-code 솔루션으로 해결

온더AI는 클릭 몇 번만으로 GEO에 최적화된 JSON-LD 스키마, sitemap.xml, robots.txt를 자동으로 생성하고 적용합니다. 또한, 생성된 콘텐츠를 서브도메인에 즉시 배포하는 전 과정이 자동화되어 있어 기술팀 의존도를 0%로 만들 수 있습니다.

자동화 워크플로우:

콘텐츠 작성 또는 생성 - AI 기반 콘텐츠 생성 또는 기존 콘텐츠 입력
기술 최적화 자동 적용 - JSON-LD, 메타 태그, 구조화 데이터 자동 생성
서브도메인 즉시 배포 - 개발팀 개입 없이 클릭 한 번으로 라이브 배포
AI 크롤러에 자동 알림 - sitemap 업데이트 및 크롤러 재방문 요청

이 모든 과정이 평균 5분 이내 에 완료되며, 마케터는 기술적 세부사항을 몰라도 됩니다.

기술 AEO 체크리스트

모든 주요 콘텐츠 페이지에 적절한 JSON-LD 스키마가 적용되어 있는가?
sitemap.xml이 최신 상태로 유지되고 있는가?
robots.txt가 AI 크롤러의 접근을 허용하고 있는가?
콘텐츠 업데이트 시 자동으로 기술 최적화가 반영되는가?
개발팀에 의존하지 않고 마케터가 직접 배포할 수 있는가?

4단계: 측정 (Measure) - 'AI 인용률'이라는 새로운 핵심 지표를 추적하라

"측정할 수 없으면 개선할 수 없다." AEO 시대에도 이 원칙은 변하지 않습니다. 하지만 측정해야 할 지표가 완전히 바뀌었습니다.

기존 지표의 한계

기존의 SEO에서 추적하던 지표들을 살펴볼까요?

페이지뷰
이탈률
평균 체류 시간
구글 검색 순위
오가닉 트래픽

이 지표들은 여전히 중요하지만, AI 검색 시대의 성과를 온전히 측정할 수 없습니다.

왜일까요? 사용자가 ChatGPT를 통해 귀사에 대해 알게 되고, 신뢰를 형성한 후, 직접 검색하거나 북마크를 통해 방문한다면, 이는 전통적인 오가닉 트래픽 지표에 나타나지 않습니다.

새로운 핵심 지표: AI 인용률

AI 인용률(AI Citation Rate) 은 주요 AI 엔진에서 특정 주제나 질문에 대한 답변을 생성할 때 귀사의 콘텐츠가 인용되는 비율을 의미합니다.

측정해야 할 세부 지표:

AI 엔진별 인용 횟수
- ChatGPT에서 월 몇 회 인용되는가?
- Gemini에서는? Perplexity에서는?
인용 점유율(Share of Voice)
- 특정 주제 또는 산업에서 경쟁사 대비 인용 비중은?
- 예: "B2B 마케팅 자동화" 관련 질문에서 우리 브랜드가 차지하는 인용 비중이 15%라면, 85%는 경쟁사
인용 맥락(Citation Context)
- 긍정적 맥락에서 인용되는가, 중립적인가, 부정적인가?
- 추천 대상으로 언급되는가, 단순 정보 제공 차원인가?
인용 증가율
- 지난달 대비 인용 횟수가 증가했는가?
- 어떤 콘텐츠가 가장 많은 인용을 받았는가?

AI 엔진별 추적의 중요성

각 AI 엔진은 서로 다른 알고리즘과 선호도를 가지고 있습니다. 따라서 ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 주요 AI 엔진별로 개별 추적해야 합니다.

예를 들어:

ChatGPT는 Reddit 인용 비중이 높음 (2.87%)
Google AI Overviews는 YouTube 인용이 압도적 (6.35%)
Perplexity는 Reddit이 1위 인용 소스 (5.90%)

따라서 타겟 고객이 주로 사용하는 AI 엔진에 따라 콘텐츠 전략과 배포 채널을 조정해야 합니다.

경쟁사 비교 분석

경쟁사 대비 AI 답변 점유율을 비교 분석하는 것은 시장 내 위치를 파악하고 전략을 수정하는 데 필수적입니다.

분석 항목:

경쟁사 A, B, C는 어떤 질문에서 인용되는가?
우리가 인용되지 않는 중요한 질문은 무엇인가?
경쟁사 대비 우리의 인용 증가율은 어떠한가?

주간/월간 성과 분석

AEO는 장기적인 전략입니다. 일주일 단위로는 큰 변화가 보이지 않을 수 있지만, 주간 및 월간 트렌드를 추적하면 다음을 파악할 수 있습니다:

어떤 콘텐츠가 성과를 내고 있는지
어떤 질문 패턴이 증가하고 있는지
무엇을 더 생산해야 하는지
무엇을 개선해야 하는지

온더AI의 'AI 엔진별 인용률 추적 대시보드' 는 실시간으로 주요 AI 엔진에서의 브랜드 인용률과 경쟁사 현황을 시각적으로 보여줍니다. 주간/월간 성과 분석 리포트를 통해 어떤 콘텐츠가 성과를 내고 있는지, 무엇을 개선해야 하는지 명확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

측정 체크리스트

초기 설정:

주요 AI 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity)에서의 현재 인용률 베이스라인 확인
핵심 경쟁사 3~5개 선정 및 인용률 비교
추적할 핵심 질문/주제 리스트 작성

주간 모니터링:

AI 엔진별 인용 횟수 변화 확인
새롭게 인용되기 시작한 콘텐츠 파악
경쟁사 대비 점유율 변화 모니터링

월간 분석:

전월 대비 인용률 증가/감소 원인 분석
가장 성과가 좋은 콘텐츠 유형 파악
다음 달 콘텐츠 계획 수립
전략 조정 필요 여부 결정

결론: 감소하는 트래픽 속에서 살아남는 것을 넘어, 시장을 선도하는 방법

지금까지 우리는 데이터를 통해 명확한 사실들을 확인했습니다:

✅ 전통적인 SEO 지표(백링크, 도메인 점수)는 AI 인용률의 4~7%만 설명합니다.
✅ 상위 인용 콘텐츠의 50%는 13주 미만의 최신 콘텐츠입니다.
✅ ChatGPT 쿼리 결과의 39%만이 구글 검색 결과와 중복됩니다.
✅ 블로그/의견 콘텐츠가 34.2%로 가장 높은 인용률을 보입니다.

이 데이터가 말하는 것은 단순합니다: 게임의 룰이 바뀌었습니다.

AI 검색은 위기인가, 기회인가?

답은 "둘 다"입니다. 기존의 방식을 고수하는 기업에게는 위기이지만, 빠르게 적응하는 기업에게는 경쟁사를 앞지를 수 있는 결정적 기회 입니다.

지금 이 순간에도:

귀사의 잠재 고객들은 ChatGPT에게 질문을 던지고 있습니다.
그 답변에 경쟁사가 인용되고 있을 수 있습니다.
그들은 구글을 거치지 않고 직접 경쟁사를 검색할 것입니다.

하지만 반대로, 귀사가 먼저 AEO를 시작한다면:

경쟁사보다 먼저 AI 답변 내 브랜드 가시성을 확보할 수 있습니다.
고객 여정의 가장 앞단에서 신뢰를 구축할 수 있습니다.
감소하는 구글 트래픽을 AI 유입 경로로 상쇄할 수 있습니다.

먼저 움직이는 자가 시장을 지배한다

역사는 반복됩니다. 2000년대 초반, 구글 SEO를 먼저 시작한 기업들이 10년 이상 시장을 지배했습니다. 2010년대 중반, 콘텐츠 마케팅을 적극 도입한 B2B SaaS 기업들이 경쟁사를 압도했습니다.

2026년의 오늘, 우리는 또 다른 전환점에 서 있습니다. AEO를 먼저 시작하는 기업이 향후 5~10년의 시장을 선도하게 될 것입니다.

오늘 바로 시작하세요

이 글에서 소개한 4단계 워크플로우는 이론이 아닌 실행 가능한 프레임워크입니다:

발견 - 고객의 질문을 파악하고
최적화 - AI가 선호하는 콘텐츠를 만들고
자동화 - 기술적 최적화를 완성하고
측정 - AI 인용률을 추적하며 개선하세요

AI 검색 시대에 대한 막연한 불안감은 이제 구체적인 행동으로 바꿀 때입니다. 한국 최초의 GEO 전문 솔루션 온더AI와 함께라면, 개발자 없이도 AEO의 전 과정을 자동화하고 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다. 지금 바로 7일 무료 체험으로 새로운 기회를 확인하세요.

중요한 주의사항: AEO 전략의 실행과 콘텐츠 최적화 결정은 귀사의 비즈니스 맥락과 목표를 가장 잘 이해하는 마케팅 전문가 및 경영진의 판단에 따라 이루어져야 합니다. 온더AI는 이러한 의사결정을 돕는 도구이며, 최종 책임과 판단은 항상 귀사에 있습니다.

온더AI 7일 무료 체험 시작하기 (결제 정보 불필요)

FAQ: AEO와 GEO에 대해 자주 묻는 질문

Q1: AEO를 시작하면 기존 SEO는 포기해야 하나요?

A. 아니요, 절대 그렇지 않습니다. AEO는 기존 SEO의 확장 개념입니다.

앞서 데이터에서 확인했듯이, ChatGPT 쿼리 결과의 39%는 여전히 구글 SERP와 중복됩니다. 이는 구글 색인과 기본적인 SEO가 여전히 중요한 기반 이라는 것을 의미합니다.

실제로 구글에 색인되지 않은 사이트는 ChatGPT 답변에 등장하기도 어렵습니다. 따라서 AEO는 SEO를 대체하는 것이 아니라, SEO 위에 AI 시대에 맞는 새로운 최적화 레이어를 추가하는 것 입니다.

올바른 접근법:

기존 SEO의 기본(사이트 속도, 모바일 최적화, 기술적 SEO)은 계속 유지
백링크 구축에 들이던 리소스의 일부를 최신 콘텐츠 생산으로 전환
AI 친화적인 콘텐츠 구조와 스키마 마크업을 추가

Q2: AEO와 GEO는 같은 개념인가요?

A. 거의 동일한 개념으로 사용되며, 실무적으로는 구분할 필요가 없습니다.

AEO(Answer Engine Optimization): 답변 엔진 최적화 - ChatGPT, Perplexity 같은 대화형 AI를 대상으로 함
GEO(Generative Engine Optimization): 생성형 엔진 최적화 - 생성형 AI 전반을 대상으로 하는 더 포괄적인 용어

목표와 실행 전략은 동일합니다: AI가 생성하는 답변에 귀사의 브랜드와 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 것 입니다.

업계에서는 두 용어를 혼용하여 사용하고 있으며, 어떤 용어를 사용하든 본질은 같습니다.

Q3: AEO의 성과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

A. SEO보다 빠르게 초기 성과를 볼 수 있지만, 일반적으로 4~12주의 기간이 필요합니다.

AEO가 SEO보다 빠를 수 있는 이유:

AI 엔진은 최신성을 중요하게 평가하므로 새 콘텐츠도 빠르게 인용될 수 있음
백링크 축적 기간이 필요하지 않음
도메인 권위가 낮아도 콘텐츠 품질로 승부 가능

다만 다음 요인에 따라 기간이 달라집니다:

콘텐츠 품질과 독창성: 고품질 콘텐츠일수록 빠르게 인용됨
기술적 최적화 수준: JSON-LD 스키마 등이 제대로 설정되어 있는가
산업군 특성: 경쟁이 치열한 분야일수록 시간이 더 걸릴 수 있음
콘텐츠 생산량: 꾸준히 콘텐츠를 발행할수록 누적 효과가 커짐

권장 접근법:

첫 4주: 기반 구축 (기술 최적화, 핵심 콘텐츠 10~15개 발행)
4~12주: 인용 시작 및 증가
12주 이후: 안정적인 인용률 확보 및 점진적 증가

Q4: 작은 스타트업도 AEO를 시작할 수 있나요?

A. 오히려 작은 스타트업에게 AEO는 더 큰 기회입니다.

전통적인 SEO에서는 대기업이 유리했습니다:

막대한 백링크를 보유
높은 도메인 권위
큰 마케팅 예산

하지만 AEO에서는 백링크와 도메인 점수가 인용률의 4~7%만 설명합니다. 즉, 콘텐츠의 품질과 최신성으로 승부하는 환경에서는 작은 스타트업도 충분히 경쟁할 수 있습니다.

실제로:

전문성 있는 콘텐츠를 만드는 데는 예산보다 지식이 중요
최신 트렌드와 고객 니즈에 빠르게 대응하는 것은 오히려 작은 팀이 유리
No-code 도구를 활용하면 개발 리소스 없이도 기술 최적화 가능

Q5: 온더AI 없이도 AEO를 할 수 있나요?

A. 네, 가능합니다. 이 글에서 소개한 모든 전략은 수동으로도 실행할 수 있습니다.

다만 다음과 같은 차이가 있습니다:

수동으로 실행하는 경우:

콘텐츠 작성: 직접 작성 (시간 소요 높음)
JSON-LD 스키마: 개발팀에 요청하거나 직접 코딩 필요
AI 인용률 추적: 수동으로 각 AI 엔진에 질문 입력하며 확인 (매우 번거로움)
경쟁사 분석: 개별적으로 추적해야 함

온더AI를 사용하는 경우:

콘텐츠 생성 5분 내외로 자동화
기술 최적화 클릭 몇 번으로 완료
AI 인용률 실시간 대시보드로 한눈에 확인
경쟁사 추적 자동화

결국 선택은 시간과 리소스를 어디에 투자할 것인가 의 문제입니다. 마케터가 반복적인 기술 작업과 수동 추적에 시간을 쓸 것인가, 아니면 전략과 콘텐츠 품질에 집중할 것인가를 결정하면 됩니다.

Q6: AI가 우리 브랜드를 부정적으로 인용하면 어떻게 하나요?

A. 먼저 부정적 인용의 원인을 파악하고, 해당 맥락에 대응하는 고품질 콘텐츠를 발행하세요.

AI는 웹에 존재하는 콘텐츠를 학습하고 인용합니다. 만약 귀사에 대한 부정적 의견이나 리뷰가 많다면, AI도 그것을 반영할 수 있습니다.

대응 전략:

부정적 피드백의 실제 원인 파악 및 개선
개선 사항을 투명하게 공개하는 콘텐츠 발행
긍정적 고객 사례와 성과를 보여주는 콘텐츠 증가
FAQ 형식으로 오해나 우려를 직접 다루는 콘텐츠 작성

중요한 것은 부정적 콘텐츠를 숨기거나 삭제하려 하기보다, 더 많은 고품질의 긍정적 콘텐츠로 균형을 맞추는 것 입니다.

더 자세한 GEO 전략과 실전 팁이 궁금하시다면:

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